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J-GLOBAL ID：201702269771600098   整理番号：17A0943271

Argus:MARLによる災害状況認識のためのスマートフォン利用が可能な人間の協力【Powered by NICT】

Argus: Smartphone-enabled human cooperation for disaster situational awareness via MARL

著者 (5件)： Sadhu Vidyasagar (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Rutgers University, United States of America) ,  Salles-Loustau Gabriel (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Rutgers University, United States of America) ,  Pompili Dario (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Rutgers University, United States of America) ,  Zonouz Saman (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Rutgers University, United States of America) ,  Sritapan Vincent (Cyber Security Division, Dept. of Homeland Security Science & Technology Directorate, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PerCom Workshops  ページ： 79-81  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Argusは救助活動を容易にするために入射帯周辺の本剤を用いた災害シーンの3Dマッピングを作成するためにマルチエージェント強化学習(MARL)フレームワークを利用した。エージェントは,災害現場でヒト傍観者だけでなく,人間を支援する無人機あるいはロボットできる。エージェントはMARLアルゴリズムにより指示されるとしてのスマートフォン(または雄バチの場合に搭載カメラ)を用いたシーンの画像を捉えることに関与している。これらの画像は,災害シーンの3Dマップを実時間を構築した。本論文では,この手法の実証を提示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロボット ,  三次元 ,  アルゴリズム ,  強化学習 ,  ヒト ,  *スマートフォン ,  カメラ ,  無人機 ,  救助 ,  画像 ,  エージェント
準シソーラス用語： 災害現場 ,  マルチエージェント ,  三次元マッピング ,  *状況認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  入出力装置  (JC04050U) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  移動通信  (ND08030H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 災害 ,  状況認識 ,  スマートフォン ,  人間 ,  協力